在数据科学领域，对于那些面临存储问题或无法承担符合其要求的系统的人来说，Google Colab无疑是一个福音。它提供了一个免费的Jupyter Notebook环境，使得不再受限于本地机器的计算能力，并且可以轻松访问免费的GPU资源。然而，作为一名数据科学家，了解特定工具的所有替代方案是非常重要的。因此，在本文中，将探索一些广泛使用的Google Colab替代方案。
Google Colab，或称Google Colaboratory，是由Google提供的免费Jupyter Notebook环境。作为一项免费的云服务，用户无需支付任何费用，也无需预先安装任何软件。Colab预装了许多数据科学和机器学习库，如Pandas、NumPy、TensorFlow、Keras和OpenCV。
在Colab中创建的笔记本保存在用户的Google Drive上，因此Colab也利用了Google Docs的协作特性，允许用户轻松地与他人共享笔记本，并同时在同一个笔记本上工作。Google还提供了免费的NVIDIA Tesla K80 GPU使用权。如果将Colab连接到Google Drive，用户将获得高达15GB的磁盘空间来存储数据集。用户可以在交互式Colab笔记本中运行会话长达12小时，这对于初学者来说已经足够。Google还拥有自己的定制芯片，称为TPUs。
需要注意的是，上传到Colab笔记本中的数据集会在会话结束后被删除。不过，用户可以升级到Pro版本，该版本据称可以访问更快的GPU——NVIDIA TESLA T4或P100 GPU，运行时间长达24小时，以及更多的RAM。
在本节中，将讨论Google Colab的前五大替代方案。
Amazon SageMaker是亚马逊在2017年11月开发的基于云的机器学习平台。它提供了无需设置的托管Jupyter笔记本，但它不是免费的。尽管如此，它提供了两个月的免费试用期。
"使用SageMaker Studio是免费的，只需要为在Studio中使用的AWS服务付费。" SageMaker提供了TensorFlow、scikit-learn、PyTorch和XGBoost等深度学习框架，这些框架也由Google Colab提供，此外还提供了MXNet、Chainer和SparkML。
它提供了以下特性：Amazon SageMaker Ground Truth、Amazon Augmented AI、Amazon SageMaker Studio Notebooks、预处理、Amazon SageMaker Experiments等。
缺点是，如果使用SageMaker的内置算法训练模型，不能在SageMaker之外部署它。这也是Google的AutoML的情况，尽管所有在ML-engine上训练的模型（包括使用Google的TensorFlow-hub模块的模型）都可以在任何地方部署。
在Colab中，自动超参数优化在结果产生和所需时间方面表现得更好。在SageMaker上获得TensorFlow的新版本比在Colab上晚几周。
CoCalc或协作计算是一个基于Web的云计算（SaaS）和计算数学课程管理平台。它是由SageMath Inc.托管的开源软件。CoCalc的创建者和首席开发者是华盛顿大学的前数学教授William Stein。
除了Jupyter笔记本，它还支持编辑Sage工作表和LaTeX文档。
优点包括实时协作，这意味着可以与他人共享笔记本，并且所有人都可以同时编辑它。CoCalc提供的免费计划中，会话在30分钟不活动后将关闭，尽管它们可以运行长达24小时，这是Colab提供的两倍时间。
它有一个历史记录功能，记录对笔记本的所有更改，并允许使用直观的滑块控制浏览这些更改。提供的语言包括Python、Sage、R、Octave等。
缺点是服务不是免费的。然而，有一个免费计划，但Trial Project有一些限制——最显著的是，项目以较低的托管质量运行，并且无法访问互联网以从其他服务器下载数据。
无论是免费计划还是升级版本，都不提供GPU。
Kaggle是一个以其数据科学竞赛而闻名的平台，然而，它们也提供免费的Kernels或Notebooks来执行所有机器学习和数据科学任务，与竞赛无关。Kaggle Kernels是一个免费的平台，可以在浏览器中运行Jupyter notebooks。Kaggle和Colab都是Google的产品，有许多相似之处。
Kaggle已经更新了其内核，以拥有更多的计算能力和内存。20GB数据集，5GB磁盘空间，9小时运行时间，以及4个CPU核心w/16GB RAM，或者当GPU开启时是2个CPU核心w/13GB RAM。
优点包括Kaggle在内核中提供免费的NVIDIA TESLA P100 GPU访问。这个基准测试表明，在训练深度学习模型时启用GPU可以使Kaggle Kernel的速度提高12.5倍。
它支持数据科学领域的两种主要语言——R和Python。大多数Jupyter Notebook的键盘快捷键在Kaggle Kernels中几乎相同，这使得在Jupyter Notebooks中工作的人更容易在Kaggle上工作。
Kaggle有一个庞大的社区来支持、学习和验证数据科学技能。
缺点是，Kaggle在运行时通常有延迟，并且比Colab慢。Kaggle通常限制内核运行时间为9小时，1小时不活动后超时。这两个平台的一个主要缺点是，笔记本不能下载到其他有用的格式。
Binder由BinderHub提供支持，这是一个开源工具，可以在云中部署Binder服务。Binder允许创建可以由许多远程用户共享和使用自定义计算环境。可以输入任何公共Git仓库的URL，它将在原生Jupyter Notebook界面中打开该仓库。可以运行仓库中的任何笔记本，尽管所做的任何更改都不会保存回仓库。
当有一个充满Jupyter Notebooks的仓库时，它可能会很有帮助。尽管对于一个仓库有100个用户的限制（这应该足够了）。
优点包括支持的语言——Python、R和Julia。由于它是一个开源项目，它是免费的。Binder可以直接从GitHub运行笔记本。
缺点是不支持与他人协作。会话在20分钟不活动后将关闭，尽管它们可以运行长达12小时或更长时间。不适合处理大型数据集。
本文没有提到的其他一些替代方案可以是：
请查看它们。
本文的目的是给一个关于Google Collaboratory可能替代方案的想法，最终决定权在于，将根据需求选择哪一个。希望探索所有这些平台，并为工作线识别出它们的优缺点。